La computer vision guida il modo in cui gli agenti di vision AI prendono decisioni

Ogni settore, dalla produzione al commercio al dettaglio, affronta le proprie sfide di processo, e trovare modi innovativi per risolvere queste problematiche è sempre stato fondamentale per gestire aziende di successo. Di recente, gli agenti di AI sono diventati una soluzione popolare in molti campi. Questi sistemi vanno oltre la semplice analisi dei dati: possono anche agire.

Ad esempio, gli agenti di AI nella produzione possono rilevare difetti in tempo reale e avviare automaticamente misure di controllo qualità per mantenere la produzione fluida. Allo stesso modo, nella logistica e nel commercio al dettaglio, possono monitorare più sedi utilizzando la sorveglianza intelligente e avvisare istantaneamente i team in caso di attività insolite.

Con la crescita di questa tendenza, gli agenti di AI stanno trasformando attivamente i settori in tutto il mondo. Il mercato globale degli agenti di AI ha raggiunto i 5,1 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che crescerà fino a 47,1 miliardi di dollari entro il 2030.

Fig 1. Uno sguardo alle dimensioni del mercato globale degli agenti di AI.

Una delle tecnologie chiave che guidano questi progressi è la visione artificiale. Consentendo alle macchine di elaborare e interpretare dati visivi, la visione artificiale rende possibile per gli agenti di AI eseguire attività di computer vision come il rilevamento di oggetti in tempo reale, la segmentazione di istanze e il tracciamento di oggetti con un'accuratezza incredibile. Colma il divario tra ciò che le macchine vedono e come prendono le decisioni, rendendola una parte critica di molte soluzioni basate sull'AI.

In questo articolo, esploreremo gli agenti di AI e la loro relazione con la visione artificiale. Discuteremo anche i diversi tipi di agenti di AI e come vengono utilizzati nelle applicazioni basate sulla visione. Iniziamo!

Link to this sectionCosa sono gli agenti di AI?#

Prima di addentrarci negli agenti di AI basati sulla visione, prendiamoci un momento per comprendere gli agenti di AI in generale, per vedere quanto possano essere versatili questi sistemi.

Un agente di AI è un sistema intelligente in grado di comprendere e rispondere a compiti o domande senza bisogno dell'aiuto umano. Molti agenti di AI utilizzano il machine learning e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per gestire un'ampia gamma di attività, dal rispondere a domande di base alla gestione di processi complessi.

Alcuni agenti di AI hanno persino la capacità di imparare e migliorare nel tempo, a differenza dei sistemi di AI tradizionali che si basano sull'input umano per ogni aggiornamento. Ecco perché gli agenti di AI stanno diventando rapidamente una parte essenziale dell'AI. Possono automatizzare le attività, prendere decisioni e interagire con il loro ambiente senza bisogno di una supervisione costante. Sono particolarmente utili per gestire attività ripetitive e che richiedono tempo.

Ad esempio, puoi trovare agenti di AI in settori come il servizio clienti e l'ospitalità. Gli agenti di AI vengono utilizzati per elaborare rimborsi e offrire consigli personalizzati sui prodotti nel servizio clienti. Nel frattempo, nel settore dell'ospitalità, possono aiutare il personale dell'hotel a gestire le richieste degli ospiti, semplificare il servizio in camera e suggerire attrazioni nelle vicinanze agli ospiti. Questi esempi mostrano come gli agenti di AI stiano rendendo i processi quotidiani più veloci ed efficienti.

Link to this sectionCapire come funzionano gli agenti di AI visiva#

Successivamente, diamo una rapida occhiata a come funzionano gli agenti di AI. Sebbene ogni agente di AI sia unico e progettato per attività specifiche, tutti condividono gli stessi tre passaggi principali: percezione, processo decisionale e azione.

Innanzitutto, nella fase di percezione, gli agenti di AI raccolgono informazioni da diverse fonti per capire cosa sta succedendo. Segue il processo decisionale. Sulla base delle informazioni raccolte, utilizzano i loro algoritmi per analizzare la situazione e decidere la migliore linea d'azione. Infine, c'è l'azione. Una volta presa una decisione, la eseguono: che si tratti di rispondere a una domanda, completare un'attività o segnalare un problema affinché un essere umano se ne occupi.

Potrebbe sembrare semplice, ma a seconda del tipo di agente di AI, spesso accade molto dietro le quinte per far funzionare questi passaggi. Dall'analisi di dati complessi all'utilizzo di modelli di machine learning avanzati, ogni agente di AI è costruito per gestire attività specifiche a modo suo.

Ad esempio, mentre molti agenti di AI si concentrano sull'elaborazione del linguaggio tramite NLP, altri - noti come agenti di AI visiva - integrano la visione artificiale per gestire i dati visivi. Utilizzando modelli di visione artificiale avanzati come Ultralytics YOLO11, gli agenti di AI visiva possono eseguire un'analisi delle immagini più precisa.

Fig 2. Un esempio di conteggio di mele in un'immagine utilizzando YOLO11.

Link to this sectionAgenti di AI visiva nelle auto a guida autonoma#

Usiamo le auto a guida autonoma come esempio per vedere come funzionano gli agenti di AI visiva attraverso i tre passaggi principali descritti sopra:

• Percezione: Gli agenti di AI visiva nelle auto a guida autonoma raccolgono dati visivi da telecamere e sensori installati sul veicolo. Questi dati includono immagini e video dell'ambiente circostante, come altri veicoli, pedoni, segnali stradali e cartelli stradali.
• Processo decisionale: L'agente di AI elabora questi dati visivi utilizzando modelli come YOLO11. Identifica oggetti come auto e pedoni, rileva ostacoli o improvvisi cambi di corsia e riconosce modelli come il flusso del traffico e lo stato dei segnali. Questo aiuta l'auto a comprendere le condizioni stradali in tempo reale.
• Azione: Sulla base della sua analisi, l'agente di AI intraprende un'azione, come sterzare per evitare un ostacolo, regolare la velocità o fermarsi a un semaforo rosso. Queste decisioni vengono prese rapidamente per garantire una guida sicura ed efficiente.

Le auto a guida autonoma di Waymo sono un ottimo esempio di questa tecnologia. Utilizzano agenti di AI visiva per comprendere l'ambiente circostante, prendere decisioni in tempo reale e navigare sulle strade in modo sicuro ed efficiente senza intervento umano.

Fig 3. Taxi a guida autonoma basato su agenti di AI di Waymo.

Link to this sectionTipi di agenti di AI visiva#

Ora che abbiamo visto come funzionano gli agenti di AI e come utilizzano la visione artificiale, diamo un'occhiata ai diversi tipi di agenti di AI. Ogni tipo è progettato per attività specifiche, da azioni semplici a processi decisionali e apprendimento più complessi.

Link to this sectionAgenti riflessi semplici#

Gli agenti riflessi semplici sono il tipo più basilare di agente di AI. Rispondono a input specifici con azioni predefinite, basandosi puramente sulla situazione attuale senza considerare alcuna cronologia o risultati futuri. Questi agenti utilizzano tipicamente semplici regole "se-allora" per guidare il loro comportamento.

Per quanto riguarda l'analisi delle immagini, un agente riflesso semplice potrebbe essere programmato per rilevare un colore particolare (come il rosso) e attivare un'azione immediata (come evidenziare o contare oggetti rossi). Sebbene questo possa funzionare per attività semplici, non è all'altezza in ambienti più complessi, poiché l'agente non impara o si adatta dalle esperienze precedenti.

Link to this sectionAgenti riflessi basati su modelli#

Gli agenti riflessi basati su modelli sono più avanzati degli agenti riflessi semplici perché utilizzano un modello interno del loro ambiente per comprendere meglio la situazione. Questo modello consente loro di gestire informazioni mancanti o incomplete e prendere decisioni più informate.

Prendi ad esempio i sistemi di telecamere di sicurezza AI. Gli agenti di AI visiva integrati in essi possono utilizzare la visione artificiale per analizzare ciò che accade in tempo reale. Possono confrontare movimenti e azioni con un modello di comportamento normale, aiutandoli a individuare attività insolite, come il taccheggio, e a segnalare potenziali minacce alla sicurezza in modo più accurato.

Fig 4. Un esempio di utilizzo della visione artificiale per rilevare furti.

Link to this sectionAgenti basati sull'utilità#

Pensa a un drone basato sull'utilità utilizzato per il monitoraggio delle colture. Regola il suo percorso di volo per coprire più terreno evitando ostacoli e seleziona il percorso migliore per il lavoro. Ciò significa che il drone valuta molteplici azioni potenziali, come quale area dare priorità o come navigare in modo efficiente, e sceglie quella che massimizza la sua efficacia.

Allo stesso modo, gli agenti basati sull'utilità sono progettati per scegliere l'azione migliore tra diverse opzioni per ottenere il massimo beneficio o risultato. Gli agenti di AI visiva progettati per questo possono elaborare e analizzare diversi input visivi, come immagini o dati dei sensori, e selezionare il risultato più utile basato su criteri predefiniti.

Fig 5. I droni basati sull'utilità possono essere utilizzati per il monitoraggio delle colture.

Link to this sectionAgenti basati su obiettivi#

Gli agenti basati su obiettivi sono simili agli agenti basati sull'utilità perché entrambi mirano a raggiungere obiettivi specifici. Tuttavia, gli agenti basati su obiettivi si concentrano puramente sulle azioni che li avvicinano al loro obiettivo definito. Valutano ogni azione in base a come aiuta a raggiungere il loro target, senza soppesare altri fattori come il valore complessivo o i compromessi.

Ad esempio, un'auto a guida autonoma opera come un agente basato su obiettivi quando il suo obiettivo è raggiungere una destinazione. Elabora i dati dalle telecamere AI e dai sensori per prendere decisioni come evitare ostacoli, rispettare i segnali stradali e scegliere le svolte giuste per rimanere in rotta. Queste decisioni sono guidate interamente da quanto bene si allineano con l'obiettivo di raggiungere la destinazione in modo sicuro ed efficiente. A differenza degli agenti basati sull'utilità, gli agenti basati su obiettivi si concentrano solo sul raggiungimento dell'obiettivo senza considerare criteri aggiuntivi come l'efficienza o l'ottimizzazione.

Fig 6. Un'auto a guida autonoma che utilizza la visione artificiale per identificare oggetti nei suoi dintorni.

Link to this sectionAgenti di apprendimento#

Se hai familiarità con la visione artificiale, potresti aver sentito parlare del fine-tuning, un processo in cui i modelli migliorano imparando da nuovi dati. Gli agenti di apprendimento lavorano in modo simile, adattandosi e migliorando nel tempo man mano che acquisiscono esperienza. In applicazioni come il controllo qualità basato sulla visione, questi agenti diventano più bravi a rilevare i difetti a ogni ispezione. Questa capacità di perfezionare le proprie prestazioni è particolarmente vitale in settori come l'aviazione, dove la sicurezza e la precisione sono fondamentali.

Link to this sectionAgenti gerarchici#

Gli agenti gerarchici semplificano le attività complesse suddividendole in passaggi più piccoli e gestibili. Un agente di livello superiore supervisiona il processo complessivo, prendendo decisioni strategiche, mentre gli agenti di livello inferiore gestiscono compiti specifici. È più efficiente quando si tratta di operazioni che coinvolgono più passaggi ed esecuzioni dettagliate.

Ad esempio, in un magazzino automatizzato, un robot di livello superiore potrebbe pianificare il processo di smistamento, decidendo quali articoli debbano andare in quali aree. Allo stesso tempo, i robot di livello inferiore si concentrano sull'identificazione degli articoli utilizzando la visione artificiale, analizzando caratteristiche come dimensioni, forma o etichette, e organizzandoli nei contenitori corretti. Una chiara divisione delle responsabilità aiuta il sistema a funzionare senza intoppi.

Fig 7. Un esempio di un agente di AI robotico che smista pacchi.

Link to this sectionCome iniziare a costruire un agente di AI visiva#

Il nucleo di un agente di AI con capacità visive è un modello di visione artificiale. Uno dei modelli di visione artificiale più recenti e affidabili disponibili oggi è Ultralytics YOLO11. YOLO11 è noto per la sua efficienza e precisione in tempo reale, rendendolo perfetto per attività di computer vision.

Ecco i diversi processi coinvolti nella creazione del tuo agente di AI con le capacità di YOLO11:

• Prepara un dataset: Raccogli e pre-elabora immagini etichettate pertinenti all'attività che il tuo agente di AI eseguirà.

• Esegui il training personalizzato del modello: Addestra YOLO11 specificamente sul tuo dataset per migliorarne l'accuratezza e le prestazioni per la tua applicazione unica.

• Integra con un framework di processo decisionale: Collega il modello addestrato a un sistema che consenta all'agente di AI di prendere decisioni basate su input visivi.

• Testa e perfeziona: Distribuisci l'agente di AI, testa le sue prestazioni, raccogli feedback e regola il modello per migliorare l'accuratezza e l'affidabilità.

Link to this sectionPunti chiave#

Gli agenti di AI integrati con la visione artificiale - agenti di AI visiva - stanno cambiando i settori automatizzando le attività, rendendo i processi più veloci e migliorando il processo decisionale. Dalle città intelligenti che controllano il traffico ai sistemi di sicurezza che utilizzano il riconoscimento facciale, questi agenti stanno portando nuove soluzioni a problemi comuni.

Possono anche continuare a imparare e migliorare nel tempo, rendendoli utili in ambienti mutevoli. Con strumenti come YOLO11, creare e utilizzare questi agenti di AI è più facile, portando a soluzioni più intelligenti ed efficienti.

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